uma análise da demanda de veículos de carga para ...aplicado nos shopping centers buscou-se as...
TRANSCRIPT
ANÁLISE E MODELAGEM DA DEMANDA DE VEÍCULOS DE CARGA
PARA SHOPPING CENTERS
André Gasparini
Vânia Barcellos Gouvêa Campos Mestrado em Engenharia de Transportes
Instituto Militar de Engenharia
Resumo Neste trabalho apresenta-se uma proposta de modelagem da demanda de viagens de veículos de carga para
Shopping-Centers. Para tanto foi realizada uma pesquisa bibliográfica para definição das informações que
deveriam ser obtidas e que viriam compor o questionário aplicado em sete shopping centers. A partir destas
informações, utilizando-se o método de regressão linear foram definidas algumas funções que podem ser
utilizadas para uma estimativa da demanda atraída de veículos de carga para este tipo de empreendimento.
Abstract This work presents a proposal for modeling the demand of freight movements to shopping centers. A
bibliographic research was performed to define the information that should be obtained and that would compose
the questionnaire applied in seven shopping centers. From this information, using the method of linear regression
were defined some functions that can be used to estimate the load vehicle trips attracted to shopping centers.
1 INTRODUÇÃO
As diferentes atividades desenvolvidas nas áreas urbanas geram a necessidade de
movimentação de carga no atendimento ao comercio e serviços, e também no atendimento as
próprias residências. Porém, a circulação dos veículos de carga em centros urbanos pode
agravar os problemas de tráfego se não houver um controle da sua operação em sintonia com
a distribuição das atividades desenvolvidas dentro da área urbana
A operação dos veículos de carga dificulta a fluidez do tráfego não só por suas características
físicas como também em relação à necessidade de paradas na via, muitas vezes ocupando uma
faixa, para carga e descarga de mercadorias, o que concorre para uma redução da capacidade
viária.
Em relação ao desenvolvimento de atividades comerciais na área urbana existe a preocupação
quanto à implantação de Shopping Centers. Estes, como grandes pólos de geração de viagens,
atraem tanto os veículos particulares quanto veículos de carga, e o licenciamento para sua
implantação deve estar associado a um estudo do impacto na circulação devido ao acréscimo
do volume de tráfego nas vias próximas ao mesmo.
Para avaliar este acréscimo torna-se necessário o desenvolvimento de ferramentas que
possibilitem uma estimativa da demanda de tráfego atraída para estes estabelecimentos. Sendo
assim, neste trabalho se procurou definir um modelo de geração de viagens, a partir de uma
pesquisa em sete Shopping Centers localizados no Rio de Janeiro, que compreendeu a busca
de um conjunto de informações que possibilitassem a modelagem da demanda de veículos de
carga. Desta forma, na segunda sessão deste trabalho apresenta-se o processo de pesquisa, na
terceira sessão o resultado da pesquisa e uma análise da mesma e na quarta sessão apresenta-
se uma proposta de modelagem da demanda de veículos de carga para Shopping Centers.
2 O PROCESSO DE PESQUISA
Uma das formas de modelagem da demanda de viagens compreende a utilização do método
de regressão linear. Neste tipo de modelagem se procura estabelecer uma relação entre a
variável dependente (número de viagens) com as características socioeconômicas e de uso do
solo, quando se avalia uma região e com as características físicas e socioeconômicas quando
se avalia um empreendimento como um Shopping Center.
Neste estudo a variável dependente está relacionada com as viagens de veículos de carga,
mais especificamente, com as viagens atraídas para o empreendimento. Para tanto foram
definidas as possíveis variáveis a serem pesquisadas para estabelecer uma relação com a
variável dependente de forma que se pudesse obter um modelo que fizesse uma estimativa
aproximada da demanda deste tipo de veículos para um Shopping Center a ser implantado.
Diferentes variáveis podem ser utilizadas na modelagem de demanda de viagens de transporte
de carga. A escolha das variáveis se baseou em estudos já realizados dentre os quais se
destacam: GOLDNER e PORTUGAL (2003), MELO (2002). OGDEN (1992) e SILVA(2006). A partir
desta análise, procurou-se desenvolver uma pesquisa buscando informações que pudessem
servir para a estimação da demanda de viagens por transporte de carga para Shopping Centers.
Assim, as variáveis selecionadas para a pesquisa de campo e, realizada na forma de
questionário foram:
Área Total do Terreno
Área Construída
Área Bruta Locável
Número de Total de Lojas
Número de Lojas Satélite
Número de Lojas Âncora
Salas Comerciais
Vagas de Estacionamento
Volume Médio de Clientes/dia
Número Médio de Funcionários
2.1 Desenvolvimento da pesquisa de campo
Os Shoppings Centers pesquisados se encontram dentro do município do Rio de Janeiro e a
definição do tamanho da amostra dos empreendimentos se baseou no estudo do ITE (2001),
onde alguns requisitos são estabelecidos e foram tomados como parâmetros para esta
definição. Neste, recomenda-se que devem ser pesquisados um mínimo entre 3 e 5
estabelecimentos para obtenção das taxas médias de geração de viagens em determinado
local, levando-se em consideração a dificuldade em se efetivar uma pesquisa. É sugerido
ainda pelo ITE (2001) que os estabelecimentos e os locais onde estes se encontram instalados,
devam ter no mínimo 2 anos de existência.
Com base nas considerações apresentadas, para efetivação da pesquisa nos Shopping Centers,
fez-se inicialmente uma consulta à Associação Brasileira de Shopping Centers (ABRASCE)
onde, das 30 (tinta) unidades localizadas no Rio de Janeiro, selecionou-se as 12 (doze) com
maior área bruta locável. Deste universo, todos foram contatados e visitados, porém as
respostas ao questionário foram obtidas para 7 (sete) destes estabelecimentos. No questionário
aplicado nos Shopping Centers buscou-se as informações apresentadas na tabela 1.
Os estabelecimentos também foram questionados quanto ao número de vagas e locais para
carga e descarga, se havia áreas destinadas para tal e se estas eram consideradas ideais ou não.
Quanto ao volume de veículos de carga, procurou-se obter informações do tipo: quantidade de
veículos diários (durante a semana analisada) que chegam ao empreendimento, seus tipos e
porte.
Tabela 1: Resumo das informações solicitadas aos empreendimentos • Nome do empreendimento; • Se possui restaurantes/praça de alimentação;
• Horário de funcionamento; • Se possui caixas ou agências bancárias;
• Número de Funcionários; Área Bruta Locável (ABL);
• Número médio de clientes/dia; Área Total Construída (ATC;)
• Número de Lojas Área Total do Terreno (ATT);
• Se o empreendimento faz parte de uma rede; Vagas Estacionamento para clientes
• Se possui stands em seu interior; Vagas Carga/Descarga
• Se possui posto de gasolina;
Em relação à movimentação de veículos foi feita uma coleta de informações referente a dois
períodos pré-definidos: uma semana dentro do mês de dezembro de 2006 (semana de 18 à
24), onde o movimento é considerado grande (pico) em virtude de ocorrência das festas de
fim de ano e, consequentemente, de um consumo maior; e uma semana no mês de março de
2007 (semana de 05 à 11) historicamente observado com movimentações normais.
Também foi observada a movimentação dos veículos de carga, quando da sua operação, nos
dias da visita/entrevista local. Este período, muitas vezes, era coincidente com o dia de maior
movimentação (pico) de veículos de carga.
3 RESULTADOS DA PESQUISA
A tabela 2 apresenta um resumo das informações após a aplicação do questionário nos
empreendimentos, constando algumas de suas características físicas e o volume de total de
viagens de veículos de carga atraídos nas semanas de análise. Observe-se que os sete
Shopping Centers receberam uma denominação sendo chamados de “Shopping A, B, C, D, E,
F e G”. Destes, o Shopping B se insere na categoria “comunitário” e os demais como
“regionais”.
Os Shoppings Centers classificados como regionais, são empreendimentos construídos
especificamente para as atividades planejadas quando de sua concepção, ou seja, de ser um
Shopping Center. Os depósitos destas edificações são de porte consideravelmente maior,
quando comparados aos classificados como comunitários, e por isto preparados para receber
um volume maior de mercadorias e consequentemente de veículos de carga para seu
suprimento. Esta também é uma característica da sua área de carga/descarga e manobra,
evitando-se assim com que haja espera de veículos nas vias públicas no entorno do
estabelecimento, principalmente em dias de maior pico.
Tabela 2: Viagens atraídas nas semanas pesquisadas e características dos Shopping
Centers
Classe Shopping
nº total
Viagens Veíc.
Carga
18-24 dez 06
nº total
Viagens
Veíc. Carga
05-11 mar 07
Área
Terreno
(m2)
Área
Construída
(m2)
ABL (m2)
Regional A 431 316 21827 130960 50000
Comunitario B 257 218 5700 57610 15600
Regional C 332 238 120006 75835 69312
Regional D 321 220 218569 193830 70000
Regional E 399 192 24552 93200 26443
Regional F 253 164 127881 81000 40653
Regional G 333 254 113000 201000 77100
Os Shoppings Centers regionais, devido as suas características, levam a observação de
incidência de viagens de veículos com volumes de carga maiores. Isto ocorreu para os dois
períodos tomados como base, próximos aos finais de semana e com maior frequência às
sextas-feiras.
Neste trabalho, o Shopping Center denominado B é o único que recebe a classificação de
comunitário, e possui assim um comportamento de viagens diferente dos demais. Trata-se de
uma adaptação de uma edificação preparada originalmente para comportar uma única loja de
departamentos. Por não ser inicialmente concebido para abrigar um Shopping Center, o
empreendimento possui um depósito e uma área de carga/descarga considerados de pequeno
porte para suportar a demanda de diferentes tipos de lojas e mercadorias.
Devido a estas características, apresenta um volume de viagens de veículos de carga maior
que os demais no início da semana, para suprimento dos estoques das lojas para vendas
durante o restante da semana. Este fator faz também com que muitas vezes haja espera de
veículos nas vias públicas no entorno do estabelecimento em dias de pico de entrega, que para
este caso ocorre às terças-feiras.
Constatou-se, numa análise geral, que independente da classificação ou de onde estejam
localizados, os empreendimentos do tipo Shopping Center estudados apresentam as seguintes
características:
o dia de maior volume (pico) de viagens, com maior ocorrência, é a sexta-feira com
57,2% das observações, exceto no Shopping Center denominado B, que devido às suas
características, o maior volume médio de viagens ocorre às terças-feiras;
o veículo de carga mais utilizado é do tipo caminhão (47,43 % em média) seguido de
vans e furgões para todos os empreendimentos estudados;
os caminhões que mais efetivam entregas a estes Shopping Centers são do tipo
pequeno e médio (caminhão simples de 2 e 3 eixos);
domingo é um dia atípico de entregas, sendo estas mínimas e eventuais, podendo
considerá-lo sempre como o dia de menor quantidade de viagens;
o maior número de viagens de veículos de carga ocorre pelas manhãs, segundo
informações obtidas na pesquisa realizada junto aos representantes dos Shopping
Centers;
não foram computadas viagens para entregas eventuais solicitadas pelos lojistas e que
não utilizem a área operacional de carga/descarga dos estabelecimentos.
4 MODELAGEM DA DEMANDA
Para modelagem da demanda de viagens por veículos de carga, foram inicialmente realizadas
análises dos índices de correlação linear entre a variável dependente (viagens de veículos de
carga) e as variáveis independentes, bem como da correlação das variáveis independentes
entre si. Foram consideradas para efeito desta análise 10 (dez) variáveis independentes:
área do terreno em metros quadrados (X1)
área construída em metros quadrados (X2)
área bruta locável em metros quadrados (X3)
número total de lojas (X4)
número total de lojas satélite (X5)
número total de lojas âncora (X6)
número total de salas comerciais (X7)
número total de vagas de estacionamento de veículos de passeio (X8)
volume médio de clientes por dia (X9)
número médio de funcionários (X10)
Nas análises de correlação linear observou-se que as variáveis independentes possuem uma
baixa correlação com a variável dependente. Mesmo assim, foram utilizadas as que
apresentaram maior correlação na amostra, ou seja: área construída, área bruta locável, lojas
satélite, lojas âncora, total de lojas, vagas de estacionamento, salas comerciais, volume médio
de clientes e número médio de funcionários. Como algumas delas tinham alta correlação entre
si, definiu-se a utilização primeiramente de apenas duas e, posteriormente, de três variáveis
independentes na análise de regressão.
Foram realizadas análises considerando três variáveis dependentes (uma por vez): o volume
total de viagens na semana; o volume de viagens considerando somente o dia de maior pico; e
o volume médio de viagens nos dias da semana (desconsiderando-se as viagens no dia de
maior pico).
A tabela 3 apresenta para os dois períodos distintos analisados, todas as equações encontradas,
por meio de regressão linear, considerando-se as viagens de todos os tipos de veículos de
carga para os Shopping Centers. Já na tabela 4 podem ser verificadas separadamente as
equações considerando-se somente as viagens dos veículos de carga do tipo caminhão (mais
freqüentes).
Observa-se que o melhor coeficiente de determinação (R2) encontrado para as equações da
tabela 3 foi 0,533 (equação 27), Para a tabela 4 o melhor valor foi 0,737 (equação 43). A
maior incidência dos coeficientes de determinação ocorre para valores menores que 0,3, valor
considerado como inadequado (Stevenson, 1981). Também quando analisado o nível de
significância dos coeficientes (de todas as variáveis utilizadas), para todas as equações,
constatou-se que estas não possuem níveis de confiança desejável, ou seja, entre 90% e 99% .
Portanto, nenhuma das equações obtidas pode ser considerada representativa como função de
demanda de veículos de carga para os Shopping Centers pesquisados. Sendo assim, partiu-se
para um outro tipo de análise, considerando o intercepto nulo na função resultante.
Tabela 3: Equações de Regressão
Todos os Veículos de Carga
Tabela 4: Equações de Regressão
Veículos de Carga do tipo Caminhão
4.1 Análise por regressão linear considerando o intercepto nulo
Tendo em vista que as análises anteriores não resultaram em equações consideradas
estatisticamente significativas partiu-se para uma análise considerando-se o intercepto da
função como nulo, ou seja, passando pela origem. Dentro deste conceito, foram considerados
como variáveis independentes: área construída, área bruta locável e o número médio de
clientes.
Estas variáveis foram escolhidas considerando-se a lógica de que, se a variável independente
“X” (área construída, área bruta locável e número de clientes) for igual a zero, ou seja, “não
existe Shopping Center” ou seja, “não existe movimento de vendas no Shopping Centers” a
variável dependente “Y” (volume de veículos de carga demandados) também será igual a
zero. Desta forma, foram obtidas as equações apresentadas nas tabelas 5 e 6, para os dois
períodos analisados. Na tabela 5 são apresentadas as equações considerando-se todos os
veículos de carga, e na tabela 6 as equações considerando somente os veículos de carga do
tipo caminhão (mais freqüentes).
Tabela 5: Equações com o Intercepto nulo
Todos os Veículos de Carga
Tabela 6: Equações de Regressão Considerando o Intercepto nulo
Veículos de Carga do tipo Caminhão
Das equações obtidas considerando-se o intercepto nulo, todas apresentaram coeficientes de
determinação (R2) superiores a 0,9 (considerados adequados por serem maiores que 0,7
(Stevenson, 1981)), tanto para os dois períodos analisados, como para as duas situações: (1)
todos os veículos de carga ou (2) somente para caminhões.
Porém, devem ser destacadas as equações 61, 63, 64, 65 e 66 por serem estatisticamente
significantes, com base no teste t e no valor-p, e com níveis de confiança variando entre 95%
e 99%. Observe-se que estas são as equações que têm como variável independente a área
construída e o volume médio de clientes. Nestas quatro equações o valor de t variou entre
2,23 a 3,40, em relação a variável “área construída” e entre 4,11 e 5,90 em relação a variável
número “médio de clientes” .
Outra análise que também pode ser considerada para tomada de decisão por parte dos
empreendedores e planejadores de transporte é a verificação do comportamento destas
viagens tomando como base apenas uma única variável independente. Para este caso, foram
realizadas as análises para as variáveis área construída e área bruta locável dos Shopping
Centers. Constatou-se que todas as equações resultantes deste tipo de análise tiveram R2 > 0,7
e foram estatisticamente significantes com base no teste t e no valor-p, e com níveis de
confiança de 99% , conforme se pode observar nas tabelas 7 e 8.
Tabela 7: Equações com o Intercepto nulo
Todos os Veículos de Carga
Tabela 8: Equações com o Intercepto nulo
Veículos de Carga do tipo Caminhão
Como estas equações têm um coeficiente de determinação R2 > 0,7 e são estatisticamente
significativas em relação as variáveis analisadas, considera-se que todas poderiam ser
utilizadas para fazer estimativas da atração de viagens de veículos de carga (com maior
freqüência por caminhões) em Shopping Centers.
5 CONCLUSÕES
Neste trabalho procurou-se definir um modelo para avaliação da demanda de veículos de
carga para Shopping Centers, visando auxiliar no estudo dos impactos da operação destes
veículos na área do entorno destes empreendimentos quando da sua implantação, ampliação
ou simples funcionamento (empreendimentos já existentes).
Constou-se, a partir da pesquisa realizada, numa primeira análise que as equações resultantes
não podiam ser consideradas estatisticamente significativas e não tinham coeficientes de
determinação adequados (R2 > 0,7). Ou seja, numa primeira análise ao se utilizar o método de
regressão não se observou uma boa relação entre a demanda de viagens de veículos de carga
com as variáveis escolhidas para caracterizar os Shopping Centers. Optou-se então, numa
segunda análise, por considerar as equações com o intercepto nulo e foram, então, obtidas
equações com coeficiente de determinação maior que 0,7 e um nível de significância
estatística adequado. Estas equações relacionam a demanda de viagens por veículos de carga
ou caminhões com a área construída, área bruta locável e com o volume médio de clientes.
Inicialmente, foram utilizadas duas destas variáveis em conjunto e posteriormente apenas as
variáveis, área construída e a área bruta locável separadamente. Com isto considera-se que
estas equações podem ser utilizadas numa estimativa da demanda de viagens atraídas para
este tipo de empreendimento, respeitadas as limitações apresentadas na pesquisa..
Ressalta-se que esta análise compreendeu apenas um conjunto de Shoppings Centers no Rio
de Janeiro e que este mesmo tipo de pesquisa deveria ser realizado em outras cidades
possibilitando uma comparação e possivelmente a proposição de um modelo mais abrangente
em termos nacionais para a estimativa deste tipo de demanda.
REFERÊNCIAS GASPARINI, A. (2008) Atratividade do Transporte de Carga para Pólos Geradores de Viagem em áreas
Dissertação (Mestrado) - Instituto Militar de Engenharia – Rio de Janeiro.
GOLDNER L.G. e PORTUGAL L.S. (2003). Estudo de Pólos Geradores de Tráfego e de seus Impactos nos
Sistemas Viários e de Transportes. Editora Edgard Blücher Ltda. São Paulo. ITE (2001) Trip Generation Handbook: An ITE Recommend Pratice. Washington, DC, USA.
MELO, Inez C. B. (2002). Avaliação da Demanda por Transporte de Carga em Áreas Urbanas, 2002.
Dissertação (Mestrado) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Transportes, Instituto Militar
de Engenharia, Rio de Janeiro/RJ.
OGDEN, K. W. (1992). Urban Goods Movement, a Guide to Policy and Planning. Ashgate, England
SILVA Leandro Rodrigues (2006). Influência dos Pólos Geradores de Viagens para estudos de Geração de
Viagens – Um estudo de caso nos Supermercados e Hipermercados. Dissertação de Mestrado.
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil e Ambiental, Universidade de Brasília, Brasília/DF.
STEVENSON, W. J. (1981) Estatística Aplicada à Administração. São Paulo, Editora Harbra Ltda.